配对成像，人工智能可能改善结肠癌筛查和诊断
来自圣路易斯华盛顿大学麦凯维工程学院Edwin H. Murty工程教授Quing Zhu实验室的一个研究团队，将光学相干断层扫描(OCT)和机器学习结合起来，开发了一种结直肠癌成像工具，有朝一日可能会改进目前医生使用的传统内内镜。
该研究结果发表在6月份的《科学》杂志上生物光子学杂志，封面上有一张图片。
筛查结肠癌现在在结肠镜检查过程中依赖于人类对组织的视觉检查。然而，这种技术不能检测和诊断皮下病变。
内窥镜OCT本质上是在结肠中照射光线，帮助临床医生更深入地观察和诊断异常。通过与华盛顿大学医学院的医生和生物医学工程副教授Chao Zhou合作，该团队开发了一种小型OCT导管，它使用更长的波长，可以穿透1-2毫米组织样本．
朱镕基实验室的博士生罗洪波(音译)领导了这项工作，他同时也是医学院放射学教授。
与目前医生使用的表面白光图像相比，该技术提供了更多关于异常的信息。朱教授实验室的另一名博士生李疏影(音)利用成像数据训练了一种机器学习算法，以区分“正常”和“癌变”组织。该联合系统使他们能够检测和分类癌组织样本，诊断准确率达到93%。
进一步探索
更多信息:罗洪波等，基于光学相干层析成像导管和深度学习的人结直肠癌组织评估，生物光子学杂志(2022)。DOI: 10.1002 / jbio.202100349
所提供的圣路易斯华盛顿大学
引用:配对成像，人工智能可能改善结肠癌筛查，诊断(2022,8月1日)检索于2022年8月6日从//www.puressens.com/news/2022-08-pairing-imaging-ai-colon-cancer.html
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